Die Stromerzeuger bieten an der Strombörse einen Erzeugungspreis an, der die variablen Kosten des Kraftwerksbetriebs widerspiegelt. Anhand dieser Grenzkosten wird nach dem Merit-Order Prinzip schließlich der Strompreis ermittelt. Es ist jedoch zu hinterfragen, ob das Bieten nach Grenzkosten heute wie auch in einem zukünftig deutlich heterogener aufgestellten Kraftwerksportfolio, das an der Börse Handel treibt, weiterhin Bestand hat. So verändert die aktuelle Situation an den Energiemärkten durch die unvorhergesehenen starken Preisanstiege der Rohstoffe das gewohnte Handelsbild, denn bei einem gleichgebliebenen Kraftwerkspark sind die Beschaffungskosten bspw. für Gaskraftwerke überproportional gestiegen. Auch der europaweite Ausbau der erneuerbaren Energien kann Einfluss auf das Bietverhalten der Marktteilnehmer haben. Da die Grenzkosten der erneuerbaren Energien Anlagen nahezu null sind, kann deren zunehmender Handel an den Märkten zu großen Differenzen zwischen den Grenzkosten der bietenden Kraftwerke führen. Gleichzeitig können besonders die zu erwartenden Volatilitäten bei der Erzeugung aus erneuerbaren Energien zu sehr geringen Strompreisen führen und damit Refinanzierungen erschweren. Zusätzlich verbindet die europäische Marktkopplung unterschiedliche Erzeugungsparks miteinander und verändert damit ebenfalls die bestehenden Märkte und deren Handelseigenschaften. So kann es finanziell attraktiv erscheinen, einen Aufschlag auf die Grenzkosten oder eine strategisch platzierte Stromnachfrage zu nutzen. Im Rahmen des Vorhabens sollen daher die an der EPEX SPOT vorhandenen Gebotsdaten in den Preiskurven auf strategische Muster hin analysiert werden. Gefundene Strategien werden in einem zweiten Schritt in die Zukunft getestet. Dazu wird deren Einfluss auf den Strompreis und Investitionen in flexible Erzeugungstechnologien in Deutschland unter Berücksichtigung der in Zukunft stark unterschiedlichen nationalen Stromerzeugungssysteme in Europa untersucht.
Ziel des Vorhabens ist die Entwicklung, Errichtung und Erprobung eines modularen Biogasanlagenkonzeptes, welches den Aufbau von robusten, funktionssicheren und einfach zu betreibenden Kleinst-Biogasanlagen bis zu einer Leistung von kleiner als 30kWel für die energetische Nutzung von Wirtschaftsdünger ermöglicht. Eine Herausforderung und wesentlicher Grund dafür, dass bei den Kleinst- Biogasanlagen bisher die energetischen Potentiale bei der Substratverwendung von Wirtschaftsdünger nur unzureichend genutzt werden konnten, ist die Wirtschaftlichkeit; mit sinkender Anlagenleistung steigen die spezifischen Anlagenkosten. Hier setzt das Anlagenkonzept des angedachten Vorhabens an, in dem es eine konsequente Umsetzung einer seriellen Fertigung von Anlagenmodulen im Containerraster verfolgt. Die damit verbundenen Möglichkeiten, wie: - Reduzierung der Installationskosten beim Anlagenbetreiber durch einen hohen Vorferti-gungsgrad - Reduzierung der Anlagenkosten durch die Entwicklung von standardisierten Modulen und den Möglichkeiten der Serienfertigung - Kalkulierbare Logistikkosten durch den Bau der Module im standardisierten Containerraster bieten die Chance, die Kostennachteile kleiner Anlagen zum Teil zu kompensieren. Die Modularisie-rung und die damit verbundene Möglichkeit der Entwicklung von Produktvarianten in kurzer Zeit erlaubt es, auch in diesem Leistungssegment auf unterschiedliche Standortanforderungen (z.B. Substratmenge und - zusammensetzung) zu reagieren. Bei erfolgreicher Entwicklung der Module sind hier gegenüber der traditionellen projektorientierten Entwicklung Kostenvorteile möglich. Die zusätzliche Orientierung der kleinen Anlagen auf die Eigennutzung der erzeugten Energie ermöglichen bei derzeit steigenden Strompreisen bis zu 30 Cent/KWh und möglicher Nutzung der Abwärme für den Betreiber wirtschaftlich tragfähige Lösungen.
Ziel des Vorhabens ist die Entwicklung, Errichtung und Erprobung eines modularen Biogasanlagenkonzeptes, welches den Aufbau von robusten, funktionssicheren und einfach zu betreibenden Kleinst-Biogasanlagen bis zu einer Leistung von kleiner als 30kWel für die energetische Nutzung von Wirtschaftsdünger ermöglicht. Eine Herausforderung und wesentlicher Grund dafür, dass bei den Kleinst-Biogasanlagen bisher die energetischen Potentiale bei der Substratverwendung von Wirtschaftsdünger nur unzureichend genutzt werden konnten, ist die Wirtschaftlichkeit; mit sinkender Anlagenleistung steigen die spezifischen Anlagenkosten. Hier setzt das Anlagenkonzept des angedachten Vorhabens an, in dem es eine konsequente Umsetzung einer seriellen Fertigung von Anlagenmodulen im Containerraster verfolgt. Die damit verbundenen Möglichkeiten, wie: - Reduzierung der Installationskosten beim Anlagenbetreiber durch einen hohen Vorferti-gungsgrad - Reduzierung der Anlagenkosten durch die Entwicklung von standardisierten Modulen und den Möglichkeiten der Serienfertigung - Kalkulierbare Logistikkosten durch den Bau der Module im standardisierten Containerraster bieten die Chance, die Kostennachteile kleiner Anlagen zum Teil zu kompensieren. Die Modularisie-rung und die damit verbundene Möglichkeit der Entwicklung von Produktvarianten in kurzer Zeit erlaubt es, auch in diesem Leistungssegment auf unterschiedliche Standortanforderungen (z.B. Substratmenge und -zusammensetzung) zu reagieren. Bei erfolgreicher Entwicklung der Module sind hier gegenüber der traditionellen projektorientierten Entwicklung Kostenvorteile möglich. Die zusätzliche Orientierung der kleinen Anlagen auf die Eigennutzung der erzeugten Energie ermöglichen bei derzeit steigenden Strompreisen bis zu 30 Cent/KWh und möglicher Nutzung der Abwärme für den Betreiber wirtschaftlich tragfähige Lösungen.
About 40% of final energy consumption in Germany will take place in and around buildings. Heating, cooling, hot water and the operation of electric devices are doing the most important areas - in the future probably also increasingly electric vehicles. The Open Gateway Energy Management Alliance (OGEMA) is an open software platform for energy management in this area. This connects energy consumers and producers to the customer with control centers of energy supply and binds a display for user interaction to. Thus, end-users should be able to automatically observe the future variable price of electricity and energy consumption to times. All participating developers to turn their ideas for automated energy can be used more efficiently to implement in appropriate software.
Abweichend von konventionellen Standardverfahren zur Regelung von Wärmeerzeuger sollen in dem Projekt eine Vielzahl von internen und externen Eingangsgrößen zur Regelung verwendet werden. Hierbei handelt es sich unter anderem um Wetterdaten, Strompreise, Stromerzeugung und Korrelationsgrößen für die Belegung. In die Entscheidungsfindung zur Regelung fließen nicht nur aktuelle Zustandsgrößen ein, sondern auch zukünftige Werte. Es erfolgt somit eine prädiktive und vorausschauende Regelung anstelle einer reaktiven Standardregelung. Für solch eine Optimierungsaufgabe mit einer Vielzahl an Eingangsgrößen und einem längeren Betrachtungshorizont eigenen sich Methoden des maschinellen Lernens wie z.B. dem Reinforcement Learning. Der Vorteil dieser Methode ist eine bedarfsgenaue und wirtschaftliche Wärmebereitstellung. Mit Hilfe von Simulationsmodellen kann eine Vielzahl von Szenarien nachgebildet und als Trainingsdaten verwendet werden. Ziel des Forschungsprojektes ist es, die Optimierung von sektorübergreifenden Energiesystemen zu automatisieren und mit Hilfe von maschinellem Lernen und Metadaten die Anlagenparameter kontinuierlich anzupassen. Durch Transfer Learning können Messdaten anderer Gebäude als Trainingsdaten verwendet werden. Der Heizenergiebedarf wird mit Hilfe von neuronalen Netzen prognostiziert. Die entwickelten Prognose- und Regelungsmodelle werden in Kombination mit der Kommunikationsschnittstelle bei mehreren Gebäuden angewendet. Hierdurch sollen Generalisierungsmöglichkeiten gefunden werden, durch die das Trainieren bei neuen Gebäuden schneller erfolgen kann. Das Alleinstellungsmerkmal der Projektidee ist die Symbiose der Algorithmenentwicklung und ihre unmittelbare Validierung im Praxiskontext. Der Arbeitsschwerpunkt für Green Fusion liegt hierbei in der Entwicklung einer modularen Simulationsbibliothek des Energiesystems im Gebäude sowie der Anbindung der Objekte an die Kommunikationsschnittstelle durch die Cloud.
Abweichend von konventionellen Standardverfahren zur Regelung von Wärmeerzeuger sollen in dem Projekt eine Vielzahl von internen und externen Eingangsgrößen zur Regelung verwendet werden. Hierbei handelt es sich unter anderem um Wetterdaten, Strompreise, Stromerzeugung und Korrelationsgrößen für die Belegung. In die Entscheidungsfindung zur Regelung fließen nicht nur aktuelle Zustandsgrößen ein, sondern auch zukünftige Werte. Es erfolgt somit eine prädiktive und vorausschauende Regelung anstelle einer reaktiven Standardregelung. Für solch eine Optimierungsaufgabe mit einer Vielzahl an Eingangsgrößen und einem längeren Betrachtungshorizont eigenen sich Methoden des maschinellen Lernens wie z.B. dem Reinforcement Learning. Der Vorteil dieser Methode ist eine bedarfsgenaue und wirtschaftliche Wärmebereitstellung. Mit Hilfe von Simulationsmodellen kann eine Vielzahl von Szenarien nachgebildet und als Trainingsdaten verwendet werden. Ziel des Forschungsprojektes ist es, die Optimierung von sektorübergreifenden Energiesystemen zu automatisieren und mit Hilfe von maschinellem Lernen und Metadaten die Anlagenparameter kontinuierlich anzupassen. Durch Transfer Learning können Messdaten anderer Gebäude als Trainingsdaten verwendet werden. Der Heizenergiebedarf wird mit Hilfe von neuronalen Netzen prognostiziert. Die entwickelten Prognose- und Regelungsmodelle werden in Kombination mit der Kommunikationsschnittstelle bei mehreren Gebäuden angewendet. Hierdurch sollen Generalisierungsmöglichkeiten gefunden werden, durch die das Trainieren bei neuen Gebäuden schneller erfolgen kann. Das Alleinstellungsmerkmal der Projektidee ist die Symbiose der Algorithmenentwicklung und ihre unmittelbare Validierung im Praxiskontext. Der Arbeitsschwerpunkt für Green Fusion liegt hierbei in der Entwicklung einer modularen Simulationsbibliothek des Energiesystems im Gebäude sowie der Anbindung der Objekte an die Kommunikationsschnittstelle durch die Cloud.
Abweichend von konventionellen Standardverfahren zur Regelung von Wärmeerzeuger sollen in dem Projekt eine Vielzahl von internen und externen Eingangsgrößen zur Regelung verwendet werden. Hierbei handelt es sich unter anderem um Wetterdaten, Strompreise, Stromerzeugung und Korrelationsgrößen für die Belegung. In die Entscheidungsfindung zur Regelung fließen nicht nur aktuelle Zustandsgrößen ein, sondern auch zukünftige Werte. Es erfolgt somit eine prädiktive und vorausschauende Regelung anstelle einer reaktiven Standardregelung. Für solch eine Optimierungsaufgabe mit einer Vielzahl an Eingangsgrößen und einem längeren Betrachtungshorizont eigenen sich Methoden des maschinellen Lernens wie z.B. dem Reinforcement Learning. Der Vorteil dieser Methode ist eine bedarfsgenaue und wirtschaftliche Wärmebereitstellung. Mit Hilfe von Simulationsmodellen kann eine Vielzahl von Szenarien nachgebildet und als Trainingsdaten verwendet werden. Ziel des Forschungsprojektes ist es, die Optimierung von sektorübergreifenden Energiesystemen zu automatisieren und mit Hilfe von maschinellem Lernen und Metadaten die Anlagenparameter kontinuierlich anzupassen. Durch Transfer Learning können Messdaten anderer Gebäude als Trainingsdaten verwendet werden. Der Heizenergiebedarf wird mit Hilfe von neuronalen Netzen prognostiziert. Die entwickelten Prognose- und Regelungsmodelle werden in Kombination mit der Kommunikationsschnittstelle bei mehreren Gebäuden angewendet. Hierdurch sollen Generalisierungsmöglichkeiten gefunden werden, durch die das Trainieren bei neuen Gebäuden schneller erfolgen kann. Das Alleinstellungsmerkmal der Projektidee ist die Symbiose der Algorithmenentwicklung und ihre unmittelbare Validierung im Praxiskontext. Das Hermann-Rietschel-Institut hat als Arbeitsschwerpunkt die Entwicklung des Heizlastprognosemodells und dem Regelungsalgorithmus für die Wärmeerzeuger.
Die Stromerzeuger bieten an der Strombörse einen Erzeugungspreis an, der die variablen Kosten des Kraftwerksbetriebs widerspiegelt. Anhand dieser Grenzkosten wird nach dem Merit-Order Prinzip schließlich der Strompreis ermittelt. Es ist jedoch zu hinterfragen, ob das Bieten nach Grenzkosten heute wie auch in einem zukünftig deutlich heterogener aufgestellten Kraftwerksportfolio, das an der Börse Handel treibt, weiterhin Bestand hat. So verändert die aktuelle Situation an den Energiemärkten durch die unvorhergesehenen starken Preisanstiege der Rohstoffe das gewohnte Handelsbild, denn bei einem gleichgebliebenen Kraftwerkspark sind die Beschaffungskosten bspw. für Gaskraftwerke überproportional gestiegen. Auch der europaweite Ausbau der erneuerbaren Energien kann Einfluss auf das Bietverhalten der Marktteilnehmer haben. Da die Grenzkosten der erneuerbaren Energien Anlagen nahezu null sind, kann deren zunehmender Handel an den Märkten zu großen Differenzen zwischen den Grenzkosten der bietenden Kraftwerke führen. Gleichzeitig können besonders die zu erwartenden Volatilitäten bei der Erzeugung aus erneuerbaren Energien zu sehr geringen Strompreisen führen und damit Refinanzierungen erschweren. Zusätzlich verbindet die europäische Marktkopplung unterschiedliche Erzeugungsparks miteinander und verändert damit ebenfalls die bestehenden Märkte und deren Handelseigenschaften. So kann es finanziell attraktiv erscheinen, einen Aufschlag auf die Grenzkosten oder eine strategisch platzierte Stromnachfrage zu nutzen. Im Rahmen des Vorhabens sollen daher die an der EPEX SPOT vorhandenen Gebotsdaten in den Preiskurven auf strategische Muster hin analysiert werden. Gefundene Strategien werden in einem zweiten Schritt in die Zukunft getestet. Dazu wird deren Einfluss auf den Strompreis und Investitionen in flexible Erzeugungstechnologien in Deutschland unter Berücksichtigung der in Zukunft stark unterschiedlichen nationalen Stromerzeugungssysteme in Europa untersucht.
| Origin | Count |
|---|---|
| Bund | 371 |
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| Zivilgesellschaft | 3 |
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|---|---|
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| unbekannt | 19 |
| License | Count |
|---|---|
| geschlossen | 67 |
| offen | 334 |
| unbekannt | 1 |
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|---|---|
| Deutsch | 381 |
| Englisch | 72 |
| Resource type | Count |
|---|---|
| Archiv | 1 |
| Datei | 5 |
| Dokument | 31 |
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| Boden | 199 |
| Lebewesen und Lebensräume | 159 |
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| Mensch und Umwelt | 402 |
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